svm識別演算法

⑴ svm在多類分類演算法中的分析和應用

SVM是Support Vector Machine 的縮寫，翻譯過來就是支持向量機，屬於一種機器學習演算法，類似於人工神經網路，但是分類的效果好於神經網路，而且演算法固定，不會出現網路輸出不收斂或者隨機性較大的情況。

svm本身是一個二元分類器，你要進行多元分類，必須構造多分類演算法，常見的是 一對一 和 一對多 演算法。網上關於支持向量機的論文很多，常用的計算工具有基於 MATLAB 的 OSU-SVM 工具包 和 LS-SVM 工具包，效果都還不錯。

⑵ 支持向量機(SVM)中的參數C和gamma代表什麼含義呢

C是懲罰系數，理解為調節優化方向中兩個指標（間隔大小，分類准確度）偏好的權重，即對誤差的寬容度，C越高，說明越不能容忍出現誤差,容易過擬合，C越小，容易欠擬合，C過大或過小，泛化能力變差。

gamma是選擇RBF函數作為kernel後，該函數自帶的一個參數。隱含地決定了數據映射到新的特徵空間後的分布，gamma越大，支持向量越少，gamma值越小，支持向量越多。支持向量的個數影響訓練與預測的速度。

(2)svm識別演算法擴展閱讀：

1、支持向量機（Support Vector Machine, SVM）是一類按監督學習方式對數據進行二元分類的廣義線性分類器其決策邊界是對學習樣本求解的最大邊距超平面。

2、SVM使用鉸鏈損失函數計算經驗風險並在求解系統中加入了正則化項以優化結構風險，是一個具有稀疏性和穩健性的分類器。SVM可以通過核方法進行非線性分類，是常見的核學習方法之一。

⑶ 識別數字，bp神經網路演算法，卷積神經網路演算法，svm演算法，adaboost演算法哪種好

看數字圖片而定。如果圖片較小並且質量還不錯，那麼通過2層的神經網路就能勝任。
對於MNIst數據集（28*28的手寫數字），2層神經網路准確率可達99%，svm也有98%以上。
以上實現非常簡單，matlab已經有現成工具箱。

卷積神經網路通常用於更加復雜的場合，閉合是被圖像內容等。在MNIST數據集上cnn可達99.7%准確率，但是實現起來較為復雜，需要通過開源框架caffe，keras等進行編程。

如果對准確率要求沒有達到小數點後兩位的程度，用簡單的svm，神經網路，softmax等調調參數就行了。

⑷ 簡述svm演算法的原理

svm演算法是在數據中找出最優間隔平面，如果數據線性不可分，那麼可以使用核函數

⑸ SVM幾種核函數的對比分析以及SVM演算法的優缺點

SVM核函數的作用

SVM核函數是用來解決數據線性不可分而提出的，把數據從源空間映射到目標空間（線性可分空間）。

SVM中核函數的種類

1、線性核

優點：

• 方案首選，奧卡姆剃刀定律

• 簡單，可以求解較快一個QP問題

• 可解釋性強：可以輕易知道哪些feature是重要的

限制：只能解決線性可分問題

2、多項式核

基本原理：依靠升維使得原本線性不可分的數據線性可分；
升維的意義：使得原本線性不可分的數據線性可分；

優點：

• 可解決非線性問題

• 可通過主觀設置冪數來實現總結的預判

缺點：

• 對於大數量級的冪數，不太適用

• 比較多的參數要選擇

通常只用在已經大概知道一個比較小的冪數的情況


3、高斯核

優點：

• 可以映射到無限維

• 決策邊界更為多樣

• 只有一個參數，相比多項式核容易選擇

缺點：

• 可解釋性差(無限多維的轉換，無法算w)

• 計算速度比較慢(解一個對偶問題)

• 容易過擬合(參數選不好時容易overfitting)

4、Sigmoid核

採用Sigmoid函數作為核函數時，支持向量機實現的就是一種多層感知器神經網路，應用SVM方法，隱含層節點數目(它確定神經網路的結構)、隱含層節點對輸入節點的權值都是在設計(訓練)的過程中自動確定的。而且支持向量機的理論基礎決定了它最終求得的是全局最優值而不是局部最小值，也保證了它對於未知樣本的良好泛化能力而不會出現過學習現象。

在實戰中更多的是：

• 特徵維數高選擇線性核

• 樣本數量可觀、特徵少選擇高斯核（非線性核）

• 樣本數量非常多選擇線性核（避免造成龐大的計算量）

SVM的優缺點

1、SVM演算法對大規模訓練樣本難以實施

SVM的空間消耗主要是存儲訓練樣本和核矩陣，由於SVM是藉助二次規劃來求解支持向量，而求解二次規劃將涉及m階矩陣的計算（m為樣本的個數），當m數目很大時該矩陣的存儲和計算將耗費大量的機器內存和運算時間。針對以上問題的主要改進有有J.Platt的SMO演算法、T.Joachims的SVM、C.J.C.Burges等的PCGC、張學工的CSVM以及O.L.Mangasarian等的SOR演算法。如果數據量很大，SVM的訓練時間就會比較長，如垃圾郵件的分類檢測，沒有使用SVM分類器，而是使用了簡單的naive bayes分類器，或者是使用邏輯回歸模型分類。

2、用SVM解決多分類問題存在困難

經典的支持向量機演算法只給出了二類分類的演算法，而在數據挖掘的實際應用中，一般要解決多類的分類問題。可以通過多個二類支持向量機的組合來解決。主要有一對多組合模式、一對一組合模式和SVM決策樹；再就是通過構造多個分類器的組合來解決。主要原理是克服SVM固有的缺點，結合其他演算法的優勢，解決多類問題的分類精度。如：與粗集理論結合，形成一種優勢互補的多類問題的組合分類器。

3、對缺失數據敏感，對參數和核函數的選擇敏感

支持向量機性能的優劣主要取決於核函數的選取,所以對於一個實際問題而言,如何根據實際的數據模型選擇合適的核函數從而構造SVM演算法。目前比較成熟的核函數及其參數的選擇都是人為的,根據經驗來選取的,帶有一定的隨意性.在不同的問題領域,核函數應當具有不同的形式和參數,所以在選取時候應該將領域知識引入進來,但是目前還沒有好的方法來解決核函數的選取問題。

⑹ svr演算法和svm演算法哪個好

1、支持向量機（ SVM ）是一種比較好的實現了結構風險最小化思想的方法。它的機器學習策略是結構風險最小化原則
為了最小化期望風險，應同時最小化經驗風險和置信范圍）

支持向量機方法的基本思想：

（ 1
）它是專門針對有限樣本情況的學習機器，實現的是結構風險最小化：在對給定的數據逼近的精度與逼近函數的復雜性之間尋求折衷，以期獲得最好的推廣能力；

（ 2
）它最終解決的是一個凸二次規劃問題，從理論上說，得到的將是全局最優解，解決了在神經網路方法中無法避免的局部極值問題；

（ 3
）它將實際問題通過非線性變換轉換到高維的特徵空間，在高維空間中構造線性決策函數來實現原空間中的非線性決策函數，巧妙地解決了維數問題，並保證了有較好的推廣能力，而且演算法復雜度與樣本維數無關。

目前， SVM
演算法在模式識別、回歸估計、概率密度函數估計等方面都有應用，且演算法在效率與精度上已經超過傳統的學習演算法或與之不相上下。

對於經驗風險R，可以採用不同的損失函數來描述，如e不敏感函數、Quadratic函數、Huber函數、Laplace函數等。

核函數一般有多項式核、高斯徑向基核、指數徑向基核、多隱層感知核、傅立葉級數核、樣條核、 B
樣條核等，雖然一些實驗表明在分類中不同的核函數能夠產生幾乎同樣的結果，但在回歸中，不同的核函數往往對擬合結果有較大的影響

2、支持向量回歸演算法（svr）主要是通過升維後，在高維空間中構造線性決策函數來實現線性回歸，用e不敏感函數時，其基礎主要是 e
不敏感函數和核函數演算法。

若將擬合的數學模型表達多維空間的某一曲線，則根據e 不敏感函數所得的結果，就是包括該曲線和訓練點的「
e管道」。在所有樣本點中，只有分布在「管壁」上的那一部分樣本點決定管道的位置。這一部分訓練樣本稱為「支持向量」。為適應訓練樣本集的非線性，傳統的擬合方法通常是在線性方程後面加高階項。此法誠然有效，但由此增加的可調參數未免增加了過擬合的風險。支持向量回歸演算法採用核函數解決這一矛盾。用核函數代替線性方程中的線性項可以使原來的線性演算法「非線性化」，即能做非線性回歸。與此同時，引進核函數達到了「升維」的目的，而增加的可調參數是過擬合依然能控制。

⑺ 機器學習演算法中的SVM和聚類演算法

1.機器學習演算法——SVM
這種演算法就是支持向量機，而支持向量機演算法是誕生於統計學習界，這也是機器學習中的經典演算法，而支持向量機演算法從某種意義上來說是邏輯回歸演算法的強化，這就是通過給予邏輯回歸演算法更嚴格的優化條件，支持向量機演算法可以獲得比邏輯回歸更好的分類界線。不過如果通過跟高斯核的結合，支持向量機可以表達出非常復雜的分類界線，從而達成很好的的分類效果。核事實上就是一種特殊的函數，最典型的特徵就是可以將低維的空間映射到高維的空間。
2．機器學習演算法——聚類演算法
前面的演算法中的一個顯著特徵就是訓練數據中包含了標簽，訓練出的模型可以對其他未知數據預測標簽。在下面的演算法中，訓練數據都是不含標簽的，而演算法的目的則是通過訓練，推測出這些數據的標簽。這類演算法有一個統稱，即無監督演算法。無監督演算法中最典型的代表就是聚類演算法。而聚類演算法中最典型的代表就是K-Means演算法。這一演算法被廣大朋友所應用。

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⑻ svm演算法是什麼

SVM演算法中文翻譯為支持向量機，它的英文全稱是Support Vector Machine。

之所以叫作支持向量機，是因為該演算法最終訓練出來的模型，由一些支持向量決定。所謂的支持向量，也就是能夠決定最終模型的向量。SVM演算法最初是用來解決二分類問題的，而在這個基礎上進行擴展，也能夠處理多分類問題以及回歸問題。

SVM演算法的歷史

早在1963 年，著名的前蘇聯統計學家弗拉基米爾·瓦普尼克在讀博士期間，就和他的同事阿列克謝·切爾沃寧基斯共同提出了支持向量機的概念。

但由於當時的國際環境影響，他們用俄文發表的論文，並沒有受到國際學術界的關注。直到 20 世紀 90 年代，瓦普尼克隨著移民潮來到美國，而後又發表了SVM 理論。此後，SVM 演算法才受到應有的重視。如今，SVM 演算法被稱為最好的監督學習演算法之一。

⑼ SVM演算法的優缺點是什麼

svm演算法的有點是適合小樣本數據，並且受雜訊的影響較小，缺點是主要支持二分類

⑽ sklearn里的PCA+SVM人臉識別演算法，到底是PCA什麼

1. 識別率指的是通過人臉識別技術識別正確數占識別總數的百分比。


2. 人臉識別演算法分類基於人臉特徵點的識別演算法（Feature-based recognition algorithms）。基於整幅人臉圖像的識別演算法（Appearance-based recognition algorithms）。基於模板的識別演算法（Template-based recognition algorithms）。利用神經網路進行識別的演算法（Recognition algorithms using neural network）。神經網路識別基於光照估計模型理論提出了基於Gamma灰度矯正的光照預處理方法,並且在光照估計模型的基礎上，進行相應的光照補償和光照平衡策略。優化的形變統計校正理論基於統計形變的校正理論，優化人臉姿態；強化迭代理論強化迭代理論是對DLFA人臉檢測演算法的有效擴展；獨創的實時特徵識別理論該理論側重於人臉實時數據的中間值處理，從而可以在識別速率和識別效能之間，達到最佳的匹配效果